Liebe Diana,
deine Frage zur künftigen Integration komplexer Datenschutzthemen im Unternehmenskontext ist absolut berechtigt und aktuell für viele Organisationen ein zentrales Thema. Der rechtliche Rahmen (insbesondere durch die DSGVO und den kommenden EU AI Act) wird künftig noch genauer regeln, wie KI-Systeme betrieben und genutzt werden dürfen. Für Unternehmen bedeutet das, dass sie klare Prozesse zur Bewertung von KI-Tools benötigen, bevor diese in den Produktivbetrieb gehen. Dazu gehört unter anderem eine Datenschutzfolgenabschätzung, bei der geprüft wird, welche personenbezogenen Daten verarbeitet werden, wo diese gespeichert werden und ob der Anbieter vertraglich zugesicherte Sicherheitsmaßnahmen erfüllt.
In der Praxis setzen viele Unternehmen auf drei Strategien: Erstens die Auswahl von Tools, die in der EU gehostet werden und keine Trainingsdaten aus Kundendaten generieren. Zweitens den Einsatz von On-Premise- oder Private-Cloud-Lösungen, die maximale Datenkontrolle ermöglichen. Drittens die Einführung verbindlicher interner Richtlinien, die festlegen, welche Datenarten in KI-Systeme eingegeben werden dürfen und welche nicht.
Auch dein Hinweis zum Zeitmanagement ist sehr relevant. Gerade bei der Vielzahl an Tools hilft es, vorab eine enge Auswahl zu treffen, die zum eigenen Ziel passt. Eine einfache Matrix aus „potenzieller Nutzen“ und „Testaufwand“ kann helfen, Prioritäten zu setzen. So lassen sich zeitintensive Tests auf die vielversprechendsten Lösungen konzentrieren, anstatt sich im „Bällebad“ zu verlieren.
Viele Grüße!
deine Frage zur künftigen Integration komplexer Datenschutzthemen im Unternehmenskontext ist absolut berechtigt und aktuell für viele Organisationen ein zentrales Thema. Der rechtliche Rahmen (insbesondere durch die DSGVO und den kommenden EU AI Act) wird künftig noch genauer regeln, wie KI-Systeme betrieben und genutzt werden dürfen. Für Unternehmen bedeutet das, dass sie klare Prozesse zur Bewertung von KI-Tools benötigen, bevor diese in den Produktivbetrieb gehen. Dazu gehört unter anderem eine Datenschutzfolgenabschätzung, bei der geprüft wird, welche personenbezogenen Daten verarbeitet werden, wo diese gespeichert werden und ob der Anbieter vertraglich zugesicherte Sicherheitsmaßnahmen erfüllt.
In der Praxis setzen viele Unternehmen auf drei Strategien: Erstens die Auswahl von Tools, die in der EU gehostet werden und keine Trainingsdaten aus Kundendaten generieren. Zweitens den Einsatz von On-Premise- oder Private-Cloud-Lösungen, die maximale Datenkontrolle ermöglichen. Drittens die Einführung verbindlicher interner Richtlinien, die festlegen, welche Datenarten in KI-Systeme eingegeben werden dürfen und welche nicht.
Auch dein Hinweis zum Zeitmanagement ist sehr relevant. Gerade bei der Vielzahl an Tools hilft es, vorab eine enge Auswahl zu treffen, die zum eigenen Ziel passt. Eine einfache Matrix aus „potenzieller Nutzen“ und „Testaufwand“ kann helfen, Prioritäten zu setzen. So lassen sich zeitintensive Tests auf die vielversprechendsten Lösungen konzentrieren, anstatt sich im „Bällebad“ zu verlieren.
Viele Grüße!